131K

Вне

Чат

запрещать

Немотрон Нано 9B V2

Разработанная для разработчиков и предприятий, стремящихся к быстрой обработке данных с минимальными аппаратными затратами, эта система превосходно подходит для чат-интерфейсов, расширения контента и создания легковесных агентов.

Новые участники получат бесплатные токены номиналом 1 доллар.

Text to Speech

Javascript

Python

                                        const { OpenAI } = require('openai');

const api = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.ai.cc/v1',
  apiKey: '',
});

const main = async () => {
  const result = await api.chat.completions.create({
    model: 'nvidia/nemotron-nano-9b-v2',
    messages: [
      {
        role: 'system',
        content: 'You are an AI assistant who knows everything.',
      },
      {
        role: 'user',
        content: 'Tell me, why is the sky blue?'
      }
    ],
  });

  const message = result.choices[0].message.content;
  console.log(`Assistant: ${message}`);
};

main();

                                        import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.ai.cc/v1",
    api_key="",    
)

response = client.chat.completions.create(
    model="nvidia/nemotron-nano-9b-v2",
    messages=[
        {
            "role": "system",
            "content": "You are an AI assistant who knows everything.",
        },
        {
            "role": "user",
            "content": "Tell me, why is the sky blue?"
        },
    ],
)

message = response.choices[0].message.content

print(f"Assistant: {message}")

Docs

Один API, более 300 моделей ИИ.

Сэкономьте 20% на расходах и получите бесплатные токены на 1 доллар.

Получить ключ API Изучите модели

Немотрон Нано 9B V2

Подробная информация о товаре

ВИДА Немотрон Нано 9B V2 Это передовая модель обработки больших языков (LLM), разработанная для невероятно эффективной и высокопроизводительной генерации текста. Она особенно хорошо справляется со сложными задачами логического мышления, предлагая надежное решение для разработчиков и предприятий. Благодаря использованию инновационного подхода гибридная архитектура Mamba-TransformerЭта модель обеспечивает оптимальный баланс между высокой скоростью вывода, точностью и умеренным потреблением ресурсов, что делает ее мощным выбором для различных приложений искусственного интеллекта.

✨ Основные технические характеристики

• Архитектура: Гибридный Мамба-Трансформатор
• Количество параметров: 9 миллиардов
• Тренировочные данные: 20 триллионов токенов, точность обучения FP8
• Контекстное окно: 131 072 токенов

🚀 Непревзойденные показатели производительности

• Точность рассуждений: Достигает или превосходит показатели моделей аналогичного размера в таких важных тестах, как GSM8K, MATH, AIME, MMLU и GPQA.
• Генерация кода: Показатель точности в LiveCodeBench составляет 71,1%, обеспечивая надежную поддержку 43 различных языков программирования.
• Эффективность использования памяти: Благодаря использованию квантования INT4, Nemotron Nano 9B V2 может быть развернут на графических процессорах с объемом памяти всего 22 ГиБ, при этом сохраняя поддержку исключительно больших контекстных окон.

💡 Основные функции и инновации

• Гибридная архитектура Mamba-Transformer: Эта инновационная конструкция объединяет эффективные слои пространства состояний Mamba-2 с селективным самовниманием Transformer, что значительно ускоряет рассуждения в контексте длинных событий без ущерба для точности.
• Высокая пропускная способность: Оцените до 6 раз более высокую скорость вывода по сравнению с моделями аналогичного размера, такими как Qwen3-8B, особенно в сценариях, требующих интенсивного логического вывода.
• Поддержка длинного контекста: Эта функция, способная обрабатывать последовательности до 128 000 токенов на стандартном оборудовании, обеспечивает глубокое понимание документов и сложное суммирование нескольких документов.

💰 Подробная информация о ценах на API

• Вход: 0,04431 долл. США / 1 млн токенов
• Выход: 0,17724 долл. США / 1 млн токенов

🌟 Разнообразные варианты использования Nemotron Nano 9B V2

• Математическое и научное мышление: Идеально подходит для сложных обучающих систем, решения замысловатых задач и ускорения академических исследований.
• Системы агентов искусственного интеллекта: Идеально подходит для разработки управляемых многоэтапных рабочих процессов рассуждений и эффективного вызова функций в сложных конвейерах искусственного интеллекта.
• Корпоративная поддержка клиентов: Обеспечивает работу быстрых, точных и многоязычных чат-ботов, обладающих расширенными возможностями логического мышления и функциями обеспечения безопасности контента.
• Обобщение и анализ документов: Обеспечивает эффективную обработку больших объемов документов или коллекций для проведения углубленных исследований и быстрого извлечения знаний.
• Разработка и отладка кода: Обеспечивает высокоточную генерацию кода на десятках языков программирования, значительно облегчая работу разработчиков.
• Модерация контента: Обучение проводилось с использованием специализированных наборов данных по безопасности, что обеспечивает надежный и высококачественный результат в условиях повышенной чувствительности.

💻 Заполнитель для примера кода

// Пример вызова API для Nemotron Nano 9B V2
импорт openai
client = openai.OpenAI(api_key="YOUR_API_KEY")
response = client.chat.completions.create(
 модель="nvidia/nemotron-nano-9b-v2",
 сообщения=[
 {"role": "user", "content": "Объясните архитектуру Mamba простыми словами."}
 ],
 max_tokens=150
)
print(response.choices[0].message.content)

🧠 Сравнение Nemotron Nano 9B V2 с другими ведущими LLM-системами

Nemotron Nano 9B V2 против Qwen3-8B

Немотрон Нано 9B V2 В ней используется гибридная архитектура Mamba-Transformer, в которой большинство слоев самовнимания заменены слоями Mamba-2. Это приводит к следующим результатам: до 6 раз более быстрая обработка результатов в задачах, требующих интенсивного логического мышления. Он также поддерживает значительно более длинные контексты (128 000 токенов) на одном графическом процессоре, в отличие от традиционной конструкции Transformer в Qwen3-8B, где обычно используются более короткие контекстные окна.

Nemotron Nano 9B V2 против GPT-3.5

Хотя GPT-3.5 широко используется для решения общих задач обработки естественного языка (NLP) и отличается широкой интеграцией, Nemotron Nano 9B V2 специализируется на эффективном рассуждении в длительном контексте. и многоэтапное решение задач. Обеспечивает превосходную производительность, особенно при использовании на оборудовании NVIDIA.

Nemotron Nano 9B V2 против Claude 2

Клод 2 делает акцент на безопасности и следовании инструкциям, а также на всесторонних навыках ведения беседы. В противоположность этому, Nemotron Nano 9B V2 в большей степени ориентирован на математическое/научное мышление. и точность кодирования, с использованием специальных функций управляемого бюджета рассуждений.

Nemotron Nano 9B V2 против PaLM 2

PaLM 2 стремится к высокой точности в широком диапазоне задач искусственного интеллекта и многоязычных задачах, что часто требует более значительных аппаратных ресурсов. Nemotron Nano 9B V2 отличается компактными размерами и удобством развертывания.Благодаря эффективной поддержке более длительных контекстов и более высокой скорости вывода данных, особенно на архитектурах графических процессоров NVIDIA, это решение является прагматичным выбором для крупномасштабных корпоративных или периферийных приложений.

❓ Часто задаваемые вопросы (FAQ)

В1: Что такое Nemotron Nano 9B V2?

Nemotron Nano 9B V2 — это передовая модель обработки больших языков (LLM) от NVIDIA, разработанная для эффективной и высокопроизводительной генерации текста, особенно эффективная в сложных задачах логического мышления. Она использует уникальную гибридную архитектуру Mamba-Transformer.

В2: Каковы его основные преимущества с точки зрения производительности?

Она обеспечивает до 6 раз более высокую скорость вывода по сравнению с аналогичными моделями в задачах, требующих интенсивного логического вывода, исключительную точность в логическом выводе и генерации кода (71,1% на LiveCodeBench), а также впечатляющую эффективность использования памяти, позволяя развертывать ее на графических процессорах всего с 22 ГБ памяти.

Вопрос 3: Может ли Nemotron Nano 9B V2 обрабатывать длинные документы?

Да, он поддерживает чрезвычайно длинное контекстное окно в 131 072 токена, способное обрабатывать последовательности до 128 000 токенов на стандартном оборудовании, что делает его идеальным для понимания больших объемов документов и составления кратких обзоров нескольких документов.

В4: Каковы основные варианты использования этой модели?

В числе основных областей применения — математические и научные рассуждения, системы искусственного интеллекта, корпоративная поддержка клиентов, обобщение и анализ документов, разработка высокоточного кода и модерация контента благодаря специализированной подготовке.

В5: Чем его архитектура отличается от традиционных программ магистратуры в области права?

Nemotron Nano 9B V2 использует уникальную гибридную архитектуру Mamba-Transformer, заменяя большинство слоев самовнимания эффективными слоями пространства состояний Mamba-2. Такая конструкция имеет решающее значение для ускоренного анализа долговременного контекста и высокой пропускной способности.

Игровая площадка для ИИ

Перед интеграцией протестируйте все модели API в тестовой среде. Мы предоставляем более 300 моделей для интеграции в ваше приложение.

Попробуйте бесплатно

Один API
Более 300 моделей ИИ

Сэкономьте 20% на расходах